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Solutions · Plateforme d’applications LLM

Un VPS pour Dify

Dify est la plateforme open source pour créer des applications LLM : assistants de chat, agents, workflows et RAG sur vos documents, avec le fournisseur de modèles de votre choix derrière une clé API. Sa documentation demande 2 cœurs CPU et 4 GiB de RAM, et le fichier Docker Compose officiel démarre seize conteneurs : considérez ce plancher comme un plancher. BD-8 à $12.90 par mois est la machine la moins chère avec une vraie marge ; C2-4-80 à $37.90 est la moins chère qui correspond exactement au minimum officiel, dans des dizaines de villes.

Déployer BD-8Comparer toutes les offres

Ce qu’il lui faut

Logiciels issus de la documentation, tailles indiquées avec leur source

Les logiciels et la configuration de sécurité proviennent de la documentation du projet lui-même. Lorsque le projet ne publie aucun chiffre matériel, les tailles indiquent de qui elles viennent.

D’après le README de Dify et docs.dify.ai

  • « CPU >= 2 Core, RAM >= 4 GiB. » Docker Engine 19.03 ou ultérieur avec Docker Compose 2.24.0 ou ultérieur, sous Linux.
  • Installation : clonez la dernière version, puis cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d. Le fichier compose démarre sept services Dify, plus Postgres, Redis, Weaviate, nginx, deux sandboxes et deux proxys de sortie.
  • Le nginx de la pile publie les ports 80 et 443. Le compte administrateur est créé une seule fois sur http://your-ip/install ; ensuite, vous vous connectez à l’adresse simple.
  • Les modèles proviennent d’un fournisseur que vous configurez dans les paramètres : une clé API pour un modèle hébergé, ou un endpoint auto-hébergé compatible OpenAI comme Ollama. Dify n’exécute lui-même aucun modèle, donc pas de GPU.

Tailles (le minimum de Dify, puis les nôtres d’après ce que démarre le fichier compose)

Dimensionnement par usage
Charge de travailvCPURAM
Dify seul (minimum officiel)Seize conteneurs au repos ici. Indexer un ensemble de documents ou lancer un build sur la même machine la fera passer en swap.24 GB
Dify + quelques applications et une petite base de connaissancesLe nôtre. Postgres, Redis, Weaviate et les workers occupent chacun leur propre mémoire ; c’est ici que la machine cesse d’être juste.48 GB
Grandes bases de connaissances, nombreux utilisateurs, workflows toute la journéeLe nôtre. Weaviate grandit avec les vecteurs ; l’embedding et l’indexation tournent sur le CPU du worker.824 GB

Les offres adaptées

5 machines, prix en temps réel

Machine adaptée la moins chère en premier. Prix du jour, par mois, issus du catalogue.

  • BD-8$12.90/mois

    4 vCPU · 8 GB · 100 GB de disque · 32 TB

    Le moins cher avec de la place pour toute la pile. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB et 32 TB de transfert, pour moins cher que les machines de 4 GB ailleurs. Le double du minimum officiel sur les deux plans.

    Déployer
  • BD-12$17.90/mois

    6 vCPU · 12 GB · 200 GB de disque · 32 TB

    6 vCPU / 12 GB / 200 GB pour une vraie bibliothèque de documents. Du disque pour les fichiers envoyés et les vecteurs, de la mémoire pour que Weaviate puisse grandir.

    Déployer
  • BD-24$31.90/mois

    8 vCPU · 24 GB · 300 GB de disque · 32 TB

    8 vCPU / 24 GB pour les applications d'une équipe. Plusieurs applications, grandes bases de connaissances, agents et workflows exécutés simultanément.

    Déployer
  • C2-4-80$37.90/mois

    2 vCPU · 4 GB · 80 GB de disque · 3 TB

    Exactement le minimum officiel, dans des dizaines de villes. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Fait tourner la pile ; n'y lancez pas aussi de builds ou d'indexation. Choisissez-le pour la ville, pas pour la taille.

    Déployer
  • C4-8-160$75.90/mois

    4 vCPU · 8 GB · 160 GB de disque · 3 TB

    4 vCPU / 8 GB / 160 GB, dans des dizaines de villes. La taille confortable si les six villes de la ligne la moins chère ne vous conviennent pas.

    Déployer

Il n’existe pas encore de préréglage de démarrage pour Dify : l’installation consiste en les quatre étapes ci-dessous, que vous saisissez vous-même. Ce sont les commandes de la documentation de Dify, sans ajout.

L’installation

Quatre étapes, tirées de la documentation de Dify

Docker, la pile compose, la page d’administration, puis un modèle. Faites l’étape 3 dès que la pile tourne : le premier visiteur de /install crée l’administrateur.

  1. Docker. curl -fsSL https://get.docker.com | sh Dify exige Compose 2.24 ou ultérieur ; docker compose version indique la version dont vous disposez.
  2. Clonez la dernière version et démarrez-la. git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker && cp .env.example .env && docker compose up -d Seize conteneurs démarrent ; docker compose ps doit les afficher tous Up ou healthy, avec init_permissions Exited.
  3. Créez l'administrateur maintenant. Ouvrez http://your-ip/install, configurez le compte administrateur, puis connectez-vous sur http://your-ip. Tant que vous n'avez pas HTTPS, gardez le port 80 derrière le pare-feu et accédez-y en SSH : ssh -N -L 8080:127.0.0.1:80 root@your-server puis http://127.0.0.1:8080/install.
  4. Ajoutez un fournisseur de modèles, puis un domaine. Settings, Model Provider : collez la clé API d'un fournisseur hébergé, ou pointez un fournisseur compatible OpenAI vers votre propre Ollama. Pour HTTPS, faites pointer un enregistrement A vers le serveur, copiez docker/envs/infrastructure/certbot.env.example sans son suffixe .example et ajoutez-y CERTBOT_DOMAIN et CERTBOT_EMAIL, puis lancez le profil certbot de la pile : docker compose --profile certbot up -d.

En toute franchise

Ce que nous achèterions vraiment

Le plancher est de 2 cœurs et 4 GiB pour seize conteneurs. Prenez la machine de 8 GB qui coûte moins cher que celles dimensionnées au plancher.

Pour Dify et quelques applications

BD-8 · $12.90/mois

4 vCPU, 8 GB et 100 GB à $12.90 : toute la pile officielle, avec de la mémoire pour que Postgres, Redis et Weaviate puissent grandir, du disque pour les fichiers envoyés, et du CPU pour indexer sans bloquer les applications. Les modèles sont ailleurs, derrière une clé API, donc cette machine n’a jamais besoin de GPU. S’il vous faut une ville que la ligne la moins chère n’a pas, C4-8-160 à $75.90 offre le même profil dans des dizaines de villes.

Déployer BD-8C4-8-160 dans des dizaines de villes

Questions

Les questions posées avant l’achat.

Quelle est la configuration requise pour Dify ?
Son README et son guide Docker Compose indiquent tous deux au moins 2 cœurs CPU et 4 GiB de RAM, avec Docker Engine 19.03+ et Docker Compose 2.24.0+. Ce plancher concerne la plateforme seule : le fichier compose démarre l’API Dify, un service websocket, deux workers, l’application web, le démon de plugins et le backend des agents, plus Postgres, Redis, Weaviate, nginx, deux sandboxes et deux proxys. Les instructions macOS donnent à la VM Docker Desktop 2 CPU et 8 GiB, ce qui indique assez bien à quoi ressemble une configuration confortable. C’est à partir de 8 GB que la machine cesse d’être juste.
Dify a-t-il besoin d’un GPU ?
Non. Dify est la couche applicative : il appelle le fournisseur de modèles que vous configurez, via une clé API ou un endpoint compatible OpenAI. Sa documentation liste des dizaines de fournisseurs hébergés et d’options auto-hébergées. Si vous voulez aussi héberger le modèle vous-même, c’est une autre machine et une autre question : la page Ollama dimensionne l’inférence CPU selon le modèle, et c’est la gamme GPU qui offre une vitesse interactive.
Quels ports utilise-t-il ?
Le nginx de la pile publie les ports 80 et 443 sur l’hôte (EXPOSE_NGINX_PORT et EXPOSE_NGINX_SSL_PORT dans docker/.env). Tout le reste (Postgres, Redis, Weaviate, les sandboxes) reste sur le réseau compose. Gardez le port 80 fermé par le pare-feu tant que l’administrateur n’existe pas et que HTTPS ne fonctionne pas ; le premier visiteur de /install crée le compte administrateur.
Postgres et Redis : dois-je les faire tourner ?
Ils figurent dans le fichier compose et démarrent avec le reste : postgres:15-alpine pour les données de Dify et redis:6-alpine pour les files d’attente et le cache, plus Weaviate comme base vectorielle par défaut. Vous pouvez faire pointer Dify vers des services externes via docker/.env, mais sur une seule machine, les services fournis sont la configuration normale. Sauvegardez le répertoire docker/volumes : il contient la base de données, les vecteurs et les fichiers envoyés.
Quel espace disque ?
La documentation ne donne aucun chiffre. Les seize images pèsent plusieurs gigaoctets, puis le disque grandit avec les documents envoyés et leurs vecteurs dans Weaviate et Postgres. Chaque ligne de cette page offre 80 GB ou plus ; les lignes à 200 GB et 300 GB conviennent à une vraie bibliothèque documentaire.
Dify, n8n ou Flowise ?
Dify est une plateforme d’applications LLM : prompts, agents, RAG et workflows construits autour de modèles, avec une interface de chat et une API pour le résultat. n8n est un outil d’automatisation généraliste qui se trouve avoir des nœuds IA. Flowise était un constructeur visuel LangChain ; ses mainteneurs ont mis fin au projet en août 2026, et sa page explique ce que cela implique pour ceux qui l’utilisent encore. Les trois fonctionnent sur les mêmes machines, et nous avons une page pour chacun.

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